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介绍一种基于bag-of-words（BOW）模型的无载体信息隐藏方法。该方法使用BOW模型提取图像的视觉关键词（visual words,VW）以表达待隐藏的文本信息,从而实现文本信息在图像中的隐藏。首先使用BOW模型提取图像集中每幅图像的VW,构建文本信息的关键词和VW的映射关系库;然后把每幅图像分为若干子图像,统计每一幅子图像的VW频数直方图,选择频数最高的VW表示该子图像;最后根据构建的文本关键词和子图像VW的映射关系库,搜索出与待隐藏文本信息存在映射关系的子图像序列,将含有这些子图像的图像作为含密图像进行传递。实验结果和分析表明,该隐藏算法在抗隐写分析、鲁棒性和安全性方面均有良好的表现。 相似文献
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为了抑制软频率复用LTE小区间干扰,基于正交补空间提出了正交调度的小区间干扰分布式协调算法.对同道用户的信道奇异值分解,使用右奇异值向量作为发送波束成形向量,使信噪比最大,以左奇异值向量为空间签名,同道干扰用户空间签名张成干扰空间,调度空间签名在干扰空间的正交补空间的用户消除小区间干扰.该算法是分布式的,不需要基站之间交换信息,仿真表明,该算法能完全协调小区间干扰. 相似文献
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